import numpy as np
import cv2 as cv

# 读取视频文件
cap = cv.VideoCapture('bike.mp4')

# 循环播放视频文件，同时显示原视频及其对应的灰度图
while cap.isOpened():
    # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("没有内容，退出啦 :) ")
        break
    # 使用 cv2.cvtColor() 将当前帧的彩色图像转换为灰度图
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    # 在名为 "gray" 的窗口中显示原视频灰度图像
    cv.imshow('frame', gray)

    #对灰度图进行二维快速傅里叶变换，计算振幅谱并放大
    fCoef = np.fft.fft2(gray)# 获取灰度图的傅里叶系数
    mag = 20*np.log(np.abs(fCoef))# 计算原始傅里叶系数对应的振幅谱
    mag_spec_sorted=np.sort(mag.ravel())#对振幅谱拉直并排序

    #定义压缩比例列表
    keeplist = [0.5, 0.05]

    a=[0,0]
    #循环处理不同压缩比例
    for i,keep in enumerate(keeplist):
        #计算保留振幅阈值
        thresh=mag_spec_sorted[int((1-keep)*gray.size)]#计算指定位置的振幅

        # 创建掩码，保留振幅大于阈值的频率分量
        mask = mag > thresh

        # 使用掩码压缩傅里叶系数（模拟通过网络传输压缩后的系数）
        fCoef_compressed = fCoef * mask

        # 使用压缩后的傅里叶系数进行逆傅里叶变换，得到压缩后的图像
        gray_cp=np.fft.ifft2(fCoef_compressed).real

        #将压缩后的放到数组a里面
        a[i]=gray_cp

    gray1=a[0]
    gray2=a[1]
    #在名为 "mg_spc" 的窗口中显示原始振幅谱图像
    cv.imshow('0.5', np.uint8(gray1))

    # 在名为 "mg_spc_shift" 的窗口中显示平移后振幅谱图像
    cv.imshow('0.05', np.uint8(gray2))

    # 每隔 1ms 检查一次用户输入，如果按下 'q' 键，退出循环
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放视频捕捉资源
cap.release()
# 关闭所有的 GUI 窗口
cv.destroyAllWindows()